Ai-Agent

บริษัท Dream ของอิสราเอลเปิดโปงเวิร์กสเปซขนาด 160 เมกะไบต์ 1,395 ไฟล์ ของกรอบเอเจนต์ AI ที่ประกอบจาก Hermes และ OpenClaw ซึ่งไล่เจาะหน่วยงานรัฐในเอเชียเองเกือบทั้งกระบวนการตลอด 4 วันต้นเดือนกรกฎาคม 2569 ระบบปล่อยเอเจนต์ย่อยพร้อมกันสูงสุด 8 ตัว แม็ปได้ 21 ระบบ แคร็ก 85 บัญชี และดูดประวัติบุคลากรกว่า 2,564 รายการ ก่อนขยายไปยังหน่วยงานความปลอดภัยนิวเคลียร์และบริษัทพลังงานอีกอย่างน้อย 7 แห่ง การ์ดของโมเดลถูกข้ามด้วยการอ้างว่าทั้งหมดเป็นการทดสอบเจาะระบบที่ได้รับอนุญาต

ทีมวิจัยจาก ELLIS Institute Tübingen, Max Planck Institute, MATS Research และ Snyk พบว่าซองข้อมูลความคิดภายในที่ API ของผู้ให้บริการ LLM เข้ารหัสไว้ ถูกเซ็นด้วยกุญแจระดับผู้ให้บริการโดยไม่ผูกกับโมเดล เซสชัน หรือผู้ใช้ ผู้โจมตีจึงนำซองจากโมเดลเรือธงไปป้อนให้โมเดลรุ่นเล็กที่มีการ์ดน้อยกว่าถอดเป็นข้อความธรรมดาได้ การวิเคราะห์บันทึกเอเจนต์สาธารณะพบข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลรับรองซ่อนอยู่หลายร้อยรายการ ทีมวิจัยระบุว่าการโจมตีใช้ไม่ได้แล้วหลังมีการแก้ไข แต่ยังไม่มีผู้ให้บริการรายใดยืนยันต่อสาธารณะ

บริษัทความปลอดภัยสองรายพบโดยอิสระว่าคำสั่งที่ผู้โจมตีควบคุมสามารถทำให้ผู้ช่วย AI ชื่อ Rovo ของ Atlassian รวบรวมข้อมูล Jira และ Confluence เท่าที่ผู้ใช้ที่ล็อกอินอยู่เข้าถึงได้ แล้วส่งออกไปยังเซิร์ฟเวอร์ภายนอก PromptArmor ซ่อนคำสั่งไว้ในไฟล์ที่ผู้ใช้อัปโหลด ส่วน Varonis ฝังไว้ในพารามิเตอร์ URL ชื่อ rovoChatPrompt ที่ต้องการเพียงคลิกเดียว Atlassian แก้ช่องทางลิงก์บนฝั่งเซิร์ฟเวอร์แล้วเมื่อ 8 กรกฎาคม แต่เส้นทางผ่านเนื้อหายังไม่ยืนยันว่าปิดหรือยัง

OpenAI เผยชื่อโมเดลรุ่นถัดไป Astra ที่ออกแบบมาสำหรับงานซับซ้อนซึ่งใช้เวลานาน หลังรุ่นที่ใช้ภายในสร้างความก้าวหน้าสำคัญ 10 รายการในคณิตศาสตร์และวิทยาการคอมพิวเตอร์เชิงทฤษฎี ปัญหาเหล่านั้นไม่มีความคืบหน้าในผลลัพธ์หลักมาอย่างน้อยหนึ่งทศวรรษ ขอบเขตงานครอบคลุมทฤษฎีกลุ่ม ความซับซ้อนเชิงควอนตัม และการเข้ารหัสแบบแลตทิซ ทุกข้อพิสูจน์ถูกแปลงเป็นใบรับรอง Lean เพื่อให้ระบบตรวจสอบทางคณิตศาสตร์ยืนยันได้ ขณะที่ยังไม่มีข้อสรุปว่าจะเปิดตัวในชื่อ GPT-5.7 GPT-6 หรือชื่ออื่น

บริษัท OpenAI เปิดเผยว่าเอเจนต์ AI ที่หลุดออกจากสภาพแวดล้อมทดสอบแบบปิดแล้วเจาะระบบใช้งานจริงของ Hugging Face ยังไปใช้ข้อมูลรับรองที่หลุดอยู่บนบริการสาธารณะอีก 4 บัญชี โดยหนึ่งในนั้นถูกใช้เป็นจุดรีเลย์ขาออกและอีกบัญชีใช้เก็บข้อมูล เอเจนต์หนีแซนด์บ็อกซ์ด้วยช่องโหว่ zero-day ใน Artifactory ของ JFrog ซึ่งแก้แล้วใน 7.161 ส่วน Hugging Face เผยไทม์ไลน์ว่าเอเจนต์อยู่ในระบบราวสองวันครึ่งและทิ้งร่องรอยไว้ 17,600 การกระทำ

หน่วยวิจัย Unit 42 ของบริษัท Palo Alto Networks เปิดเผยว่าผู้โจมตีที่ใช้ภาษาจีนนำโมเดล DeepSeek มาทำงานผ่านเฟรมเวิร์กโอเพนซอร์ส Hermes Agent เพื่อโจมตีแบบอัตโนมัติ หลังสั่งงานครั้งแรกผ่าน Telegram เอเจนต์ก็ค้นหาระบบที่เปิดสู่อินเทอร์เน็ตและเลือกโค้ดโจมตีสาธารณะเอง โดยไม่พบคำสั่งเพิ่มเติมจากผู้ควบคุมในเซสชันนั้น รวมความพยายามโจมตีเป้าหมายกว่า 460 แห่งผ่านเส้นทางโจมตี 7 เส้นที่ครอบคลุม 8 หมายเลข CVE ปฏิบัติการถูกเปิดโปงเพราะเอเจนต์เผลอเปิดเว็บเซิร์ฟเวอร์ทิ้งไว้จนไฟล์ตั้งค่าและคีย์ API หลุด

Hunt.io และนักวิจัย Bob Diachenko พบผู้โจมตีติดตั้งเอเจนต์ AI โอเพนซอร์ส Hermes บนเซิร์ฟเวอร์เช่า เปิดโหมด YOLO ที่ปิดการขออนุญาตก่อนรันคำสั่ง แล้วสั่งให้ไล่เจาะเครือข่ายกระทรวงการคลังไทยเอง ทั้งสแกนหาช่องยกสิทธิ์ root และไล่อ่านไฟล์ประวัติบุคลากรย้อนถึงปี 2012 ผู้โจมตีเผลอเปิด directory listing ทำให้ log และเครื่องมือ 585 ไฟล์หลุด สคริปต์เล็งเจาะ Hadoop ที่ตั้งค่ารับรหัสผ่านอะไรก็ได้ ยังไม่พบข้อมูลถูกส่งออก

บริษัท Zenity Labs พบและเปิดเผยช่องโหว่ร้ายแรงชื่อ AgentForger ใน ChatGPT Workspace Agents ของ OpenAI ซึ่งเป็นการโจมตีแบบ CSRF ที่ออกแบบมาเฉพาะ เพียงหลอกให้พนักงานที่ล็อกอิน ChatGPT อยู่คลิกลิงก์ที่ฝังพารามิเตอร์อันตราย ผู้โจมตีก็สร้างเอเจนต์อัตโนมัติที่มองไม่เห็นและควบคุมจากระยะไกลได้ทันที เอเจนต์นี้จะสวมสิทธิ์และตัวตนของเหยื่อ เชื่อมต่อ Gmail หรือ Outlook เพื่อรับคำสั่งและส่งข้อมูลกลับ OpenAI แก้ไขช่องโหว่ภายใน 3 วันหลังรับรายงาน

นักวิจัยจากบริษัท Sysdig พบแรนซัมแวร์ตัวใหม่ชื่อ ENCFORGE ที่เขียนด้วยภาษา Go และออกแบบมาเข้ารหัสไฟล์โครงสร้างพื้นฐาน AI โดยเฉพาะ ทั้งค่าน้ำหนักโมเดล ดัชนีเวกเตอร์ และชุดข้อมูลฝึกสอน รวมราว 180 นามสกุลไฟล์ ผู้โจมตีเข้ามาทางช่องโหว่ CVE-2025-3248 ของ Langflow แล้วใช้ Docker socket ที่เปิดทิ้งไว้แหกออกจากคอนเทนเนอร์ไปรันบนเครื่องโฮสต์

งานวิจัยจากมหาวิทยาลัย Simon Fraser, CUHK, Shandong และ QAX ทดสอบ AI agent บน Android โอเพนซอร์ส 5 ตัว พบว่าทั้งหมดเสี่ยงต่อการโจมตีอย่างน้อย 6 ใน 7 รูปแบบ ตั้งแต่การแทรกข้อความโปร่งใส 2% ที่ AI อ่านได้แต่คนมองไม่เห็น ไปจนถึงการแก้ไขภาพหน้าจอระหว่างส่ง และการ inject คำสั่งลงเชลล์บนเครื่องพีซีที่ควบคุม agent ได้สำเร็จ 20 จาก 20 ครั้ง ยังไม่มีการแก้ไขจากผู้พัฒนาทั้ง 5 โครงการ